本次报告介绍了Python中数据读取和处理的优化方法，对比了csv、pkl、feather、json等数据存储格式的读写速度与空间占用，分析了各数据格式的具体应用场景，同时引入混合精度降低内存占用的具体实现方法，也阐明了向量化处理方式对程序运行速度的影响。
数据处理：飞一般的感觉-徐泽豪原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2022/12/26/%e6%95%b0%e6%8d%ae%e5%a4%84%e7%90%86%ef%bc%9a%e9%a3%9e%e4%b8%80%e8%88%ac%e7%9a%84%e6%84%9f%e8%a7%89/
本次报告以小米SU7等案例引入AI模型计量，概述计量内涵、发展现状与指标体系，并梳理数据评测、算法评测与人工评测方法；进一步聚焦图增强幻觉检测，讲解LapEigvals注意力谱特征…
聚焦大模型生成中“幻觉”问题的原理、检测方法及其创造力价值。内容涵盖AI幻觉的定义与分类、典型案例、LLM-Check与Verify-and-Edit两种前沿算法的原理与实验评估，…
语音情绪识别在如今的人机交互中具有重要作用，机器可以通过语音情绪识别对用户的情绪变化做出恰当反应，提供更具个性化的服务。深度学习作为机器学习中的一个重要分支，在语音情绪识别中也有广…
研究提示词窃取攻击，揭示了提示词面临的泄露风险。本次学术报告介绍了提示词的应用价值和市场体量，讲述了关于提示词窃取攻击的最新方法，指明了现有的缺陷和未来发展方向。
聚焦多模态意图识别场景下复杂意图理解与细粒度语义推理问题，概述文本、视频、音频等模态融合中的语义异构、噪声干扰、模态冲突与粗粒度表示的局限；重点介绍 LGSRR 基于大模型引导的细…
1.前言 本文通过阅读几位大牛的文章、演讲报告、exploit编写教程等技术文档不断总结修改而成，列举了当前Windows下常见漏洞利用缓解技术的基本原理及绕过方法，具体技术细节则…
随着大模型技术的兴起和发展，软件漏洞模糊测试方法在新技术的赋能下，可以实现更好的代码覆盖率和漏洞发现数量。本次学术报告针对结合大模型实现模糊测试用例生成的方法，介绍了Fuzz4Al…
人工智能模型安全是人工智能应用落地需要考量的重要问题，后门攻击威胁是人工智能模型安全的重要议题。本次学术报告以深度神经网络为后门攻击的对象，从深度神经网络训练的内部机理出发，通过了…
多视角即从各种不同的角度观察同一事物 ，在深度学习中即引入一个函数去模型化特定的视角，并且利用相同输入的冗余视角去联合优化所有函数，达到更好的模型效果。多视角学习可应用于大多数数据…
随着多模态情绪识别应用不断发展，真实场景中的模态缺失问题对模型鲁棒性提出了挑战。本次学术报告聚焦缺失模态下的情绪变化识别，介绍了基于单模态专家融合与难度感知课程学习的代表性方法，为…
